MLOps Engineer AWS

Lleva tu carrera al siguiente nivel como MLOps Engineer en Chile, liderando el diseño y la automatización de la infraestructura cloud en AWS que soporta el despliegue de modelos de Machine Learning en producción, con foco en IA y buenas prácticas DevOps para garantizar escalabilidad, seguridad y contratos de datos robustos entre equipos de Data Engineering y ML.

Tus funciones

• Diseñar y optimizar la infraestructura de IA/ML en AWS (SageMaker, EKS, ECS, S3, Lambda, AWS Glue), garantizando alta disponibilidad y eficiencia de costos.
• Automatizar despliegues mediante flujos de CI/CD basados en Git (GitOps/Webhooks) que gatillen pruebas, construcción de artefactos y despliegue de servicios.
• Definir y validar contratos de datos entre los equipos de Data Engineering y ML Models, asegurando que los flujos de entrada cumplan las especificaciones técnicas antes de su consumo.
• Automatizar pipelines de entrenamiento y reentrenamiento continuo, e integrar monitoreo de modelos en producción para detectar data drift y bajas de precisión.
• Utilizar herramientas de contenedorización y orquestación para escalar servicios de IA y estructurar pipelines de datos complejos.
• Promover buenas prácticas de ingeniería de software: código limpio, documentación de arquitectura y versionamiento estricto de código y datos.

Perfil requerido

• Más de 5 años de experiencia en roles de DevOps, MLOps o Arquitecto de Datos Cloud, participando activamente en la puesta en producción de modelos de ML/IA.
• Experiencia comprobable desplegando en AWS (excluyente), incluyendo servicios como SageMaker, EKS, ECS, S3, Lambda y AWS Glue.
• Conocimiento de herramientas de aprovisionamiento como Terraform o CloudFormation.
• Dominio avanzado de Git y plataformas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, AWS CodePipeline).
• Comprensión de esquemas de datos (JSON Schema, Avro, Protobuf), arquitecturas SQL/NoSQL y orquestación con Airflow.
• Deseable: nivel intermedio/avanzado en Python y familiaridad con librerías de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Se valoran certificaciones AWS Certified DevOps Engineer o AWS Certified Machine Learning Specialty.
• Comunidad internacional con más de 110 nacionalidades.
• Plan de formación y desarrollo con nuestra Academia interna.
• Entorno dinámico y colaborativo, con eventos internos y cultura de mejora continua.
• Fuerte compromiso con la Responsabilidad Social Empresarial a través de WeCare Together.

Amaris Consulting se compromete a promover la diversidad dentro de su equipo y a crear un entorno de trabajo inclusivo. Se consideran todas las candidaturas de personas calificadas, independientemente de su género, orientación sexual, raza, etnia, creencias, edad, estado civil, discapacidad u otras características.

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